• 시멘트
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• 통권113호
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• pp.4-10
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• 1988

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.126-138
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• 2012

본 연구의 목적은 다양한 공간적 분석기법을 이용하여 이용적 측면에서 대구광역시의 녹지 불균형을 분석하고, 녹지의 서비스 공급량을 토대로 관리권역을 설정하는 것이다. 대구광역시의 녹지총량은 48,936.1ha(55.4%)로 분석되었으며, 녹지점유비율이 7대 광역시 중 2위로 평가되었다. 녹지의 불균형을 분석한 결과, 행정구 및 행정동별 면적대비 녹지의 지니계수는 각각 0.085 및 0.245로 낮게 나타나 불균형이 크지 않은 것으로 평가되었다. 그러나 인구대비 녹지의 지니계수는 행정구 및 행정동별 분석에서 모두 0.6 이상으로 산정되어 불균형이 심각한 것으로 나타났다. 불균형이 심각한 달서구를 대상으로 녹지의 서비스 공급량을 산정한 결과, 대규모 녹지지역의 약 100m 이내에서는 $25m^2$/인 이상의 많은 녹지가 공급되었으며, 약 100~200m의 지역에서는 $10m^2$/인 이상의 녹지가 공급되는 것으로 분석되었다. 그러나 상인동, 죽전동 및 용산동 일대에서는 $3m^2$/인 이하의 적은 녹지가 공급되고 있는 것으로 나타났다. 이러한 서비스 공급량의 평가 결과를 토대로 녹지의 관리방향 설정을 위해 도시공간을 녹지우수지역, 녹지양호지역, 녹지취약지역, 녹지단절지역으로 분류하였다. 이러한 녹지관리권역은 도시 및 녹지계획 시 녹지 우선조성지역의 설정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한치과기공학회지
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• 제17권1호
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• pp.82-108
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• 1995

인력은 한 사회에 있어서 자본을 축적하며 자연자원을 개발하고 사회 경제 정치적 조직을 성장시키는 변화요인으로, 인간을 중심으로 하는 사회경제적 자원을 종합적으로 지칭하는 말이다. 이렇게 국가 사회가 필요로 하는 인력을 정부가 적절히 계획하여, 형성시키며, 배분 및 활용하는 문제를 논리적이고 일관성 있게 다루는 것을 인력정책이라 한다. 이러한 거시적이고 대 사회적인 정부의 인력정책은 국민의 건강과 생명을 보호하기 위한 보건의료 서비스를 제공해야 하는 의료인력을 대상으로 하는 경우 그 중요성이 더욱 특별하다 할 것이다. 국민에 대한 보건의료 서비스는 훈련된 보건 인력에 의해서 제공되며, 국가의 인력정책의 결과로 나타나는 보건의료인력 공급의 적합성은 인력의 불균형이라는 개념들을 통해서 검토될 수 있다. 의료인력의 불균형이라 함은 의료인력의 수, 종류, 기능, 분포, 질 등과 의료서비스에 대한 국민의 전체적 요구에 대응하여 정부가 생산하여 채용, 지원, 유시할 수 있는 정부 능력의 한계를 의미한다. 다시 말해서 국민에 대한 의료서비스의 적정화는 잘 훈련된(well qualified) 의료인력이 충분히 공급되어야(adequately supplied) 하고, 또한 적절히 분포되어야(well distributed) 한다는 양적, 질적, 그리고 분포의 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있다. 질적, 양적, 그리고 분포의 불균형이라는 범주를 통하여 살펴본 치과기공사 분야의 인력정책에 대한 연구 결과와 개선방안은 다음과 같다. 첫째, 수적 불균형의 면에서 치과기공사의 인력은 1970년대 중반이래 계속 과잉 공급되어 왔으며, 이에 대해 정부는 그동안 소극적으로 대처하므로 과잉공급을 가속시켜왔다. 따라서 이러한 과잉공급을 최소하기 위해서는 치과이용에 대한 수요의 확장, 무면허자의 취업규제단속 및 대학의 치과기공학과 정원 축소 등을 생각해 볼 수 있다. 이러한 외형상의 과잉공급에도 불구하고 현업에 종사하는 실제인력은 수용에 비해 부족한 과소 공급현상을 빚고 있다는 점이 문제이다. 이러한 역설적인 현상을 타파하기 위하여 무면허자의 적발을 위시한 제도적 장치가 마련되어야 한다. 둘째, 질적 불균형은 수적 과잉공급에 의한 취업률 저하로 인한 실력 있는 전문인력 확보의 어려움과 전문 교육인력 및 교육시설의 열악한 조건이 원인으로 지적될 수 있으며, 이에 대한 해결방안으로 적절한 인력수요의 조절과 교육인력 및 시설 여건의 향상이 요망된다. 예컨대 3년제로 되어있는 학제를 4년제로 상향조정하는 방안을 고려할 수 있다. 세째, 치과기공사 분야의 인력분포 불균형은 그다지 심각하지는 않은 것으로 나타난다. 그러나 변화하는 소득수준과 사회환경은 의료인력과 균등한 지역적 분포에 대해 지속적인 관심을 가질것을 요청한다고 할 것이다. 이를 위하여 현재의 공중보건의 제도처럼 치기공 분야의 인력을 무의촌지역에 배치하여 공익요원으로 봉사케 하는 제도를 생각해 볼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.525-535
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• 2018

분류 문제에서 특정 범주의 빈도가 다른 범주에 비해 과도하게 높은 경우, 왜곡된 기계 학습을 유발할 수 있는 데이터 불균형(imbalanced data) 문제가 발생한다. 기업부도 예측 문제도 그 중 하나인데, 일반적으로 금융기관과 거래하는 기업들의 부도율은 대단히 낮아서, 부도 사례보다 정상 사례의 빈도가 월등히 높은 데이터 불균형 문제가 발생하고 있다. 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해서는 적절한 표본추출 기법이 적용될 필요가 있으며, 지금껏 소수 범주 데이터를 복원 추출함으로써 다수 범주 데이터와 비율을 맞추어 데이터 불균형을 해결하는 오버 샘플링(oversampling) 기법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 전통적인 오버 샘플링은 과적합화(overfitting)가 발생할 위험이 높아질 수 있는 단점이 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 효과적인 기업부도 예측 모형 학습을 위한 표본추출 기법으로 2014년에 Menardi와 Torelli가 제안한 ROSE(random over sampling examples) 기법을 제안한다. ROSE 기법은 학습에 사용될 사례를 반복적으로 새롭게 합성하여 생성(synthetic generation)하는 기법으로, 과적합화 문제를 회피하면서도 분류 예측 정확도 개선에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 ROSE 기법을 가장 성능이 우수한 이분류기로 알려진 SVM(support vector machine)과 결합하여 국내 한 대형 은행의 기업부도 예측에 적용해 보고, 다른 표본추출 기법들과의 비교연구를 수행하였다. 실험 결과, ROSE 기법이 다른 기법에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 SVM의 예측정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 부도예측 외에 다른 사회과학 분야 예측문제의 데이터 불균형 문제 해결에도 ROSE가 우수한 대안이 될 수 있다는 사실을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.431-440
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• 2017

본 연구는 아헹가 요가 프로그램이 중년여성의 하체불균형에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적이 있다. 연구의 대상자는 35-60세 사이의 중년여성으로서 요가 수련의 경험이 없으며 다른 운동 훈련에 참가 하지 않고, X-RAY검사와 간스테드 테크닉(Gonsted Technique) 분석을 통하여 골반불균형이면서 하지 길이의 차이가 있는 중년여성 24명을 선정하여 12주 동안, 주3회, 1일 90분 동안 수련하였다. 통계방법은 대응 t-검정을 실시하여 수련 전과 후를 비교하였고, 유의 수준은 0.05로 설정하였다. 이 연구의 결과는 첫째, 아헹가 요가는 골반 불균형을 교정하는데 통계적으로 유의한 결과를 나타냈다. 즉 골반 불균형 개선에서 좌 우 엉덩뼈 높이(p < 0.001), 좌 우 엉덩뼈 넓이 (p < 0.001), 좌 우 엉덩뼈 길이 ((p < 0.001), 좌 우 엉치뼈넓이 (p < 0.001)에서 수련 전보다 수련 후 그 차이가 감소하는 유의한 변화를 보여주었다. 둘째, 하지 길이의 변화에서는 아헹가 요가 수련 전 보다 수련 후에 좌 우 하지 길이 차이 (p < 0.001)가 현저하게 감소하였으며 통계적으로 유의한 효과를 나타내었다. 이상의 연구 결과에서 아헹가 요가 수련이 중년여성의 신체불균형을 교정하는데 매우 효과가 크다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1275-1284
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• 2010

차세대 이동 통신 시스템을 위한 LTE-advanced(Long Term Evolution advanced)에서는 100 MHz의 대역폭과 1 Gbit/s의 전송 속도가 요구된다. 그러므로 사용 가능한 주파수의 확장을 위하여 최근 스펙트럼 집성 방법이 연구 되고 있다. 빈 주파수를 모아서 사용함으로 대역 효율이 증가한다. 그러나 송수신기는 Digital RF 및 SDR(Software Define Radio)기반의 수신기가 연구되고 있다. 그러므로 주파수 합성기와 증폭기는 광대역으로 동작하며 송수신기에서는 RF 불균형이 증가한다. LTE advanced의 상향 링크는 복수의 전력 증폭기를 사용하는 DFT-SOFDM이다. 그러나 위상 잡음과 직교 불균형이 포함된 수신기의 주파수 영역에서 ICI의 영향이 증가한다. 본 논문에서는 멀티 밴드 OFDM 시스템에서 위상 잡음과 직교 불균형을 고려하여 수신부의 주파수 영역에서 ICI(Inter Carrier Interference)의 영향을 분석한다. 또한, 상향 링크 시스템을 고려하여 주파수 영역에서 위상 잡음과 직교 불균형에 의한 영향을 분리하여 채널을 정확하게 추정하여 보상하고, 직교 불균형과 위상 잡음을 보상하는 방식을 제안한다. 제안된 방식을 사용하여 성능 개선이 2 dB 개선됨을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.287-294
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• 2007

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.

• 분석과 대안
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• 제7권1호
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• pp.45-81
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• 2023

본고에서는 코로나 19를 비롯한 경제위기가 우리 경제의 불균형 구조에 미치는 영향을 거시적 관점에서 평가해 보았다. 외환위기, 글로벌 금융위기, 코로나 19 등 최근 20여년간 국내에서 발생하였던 세 건의 경제위기는 우리에게 다음과 같은 과제를 주었다. 첫째, 제조업은 서비스업에 비해 충격은 크지만 빠르게 회복하였던 반면 서비스산업은 회복이 더디거나 위기 이전수준으로 회복되지 못하는 모습을 보였다. 따라서 서비스산업의 비중이 여타 선진국에 근접하고 충격에 강건하도록 경쟁력을 강화한다면 위기에 대한 내성을 크게 개선할 수 있다. 둘째, 수도권 중심의 1극 체제로 인해 수도권의 위기상황이 지역경제로 전이 또는 증폭될 위험이 크다. 수도권을 중심으로 확산되었던 2020년 코로나 상황에서도 실제 마이너스 성장폭은 비수도권 지역이 더 컸다는 점은 상황의 심각성을 대변한다. 이의 극복은 기존의 균형발전적인 접근으로는 어려우며 파격적인 비수도권 중심의 국토발전 전략의 전환이 필요하다. 셋째, 넷째 경제위기는 정규직과 비정규직간 불균형을 더욱 심화시키고 충격의 지속성도 매우 큰 것으로 평가된다. 넷째 코로나 19로 가장 피해가 컸던 소상공업에 대한 전략의 전환이 필요하다. 단순한 소상공 보호 및 애로 지원 정책은 우리나라 전체 산업전략 측면에서도 바람직하지 않다. 위기상황에서 나타난 문제점을 해결하고 제 3의 산업 성장 도약을 이끌기 위해 향후 산업 및 성장 전략은 기존의 고부가가치 집중 전략에서 국가전체의 혁신과 성장을 추구하는 전략으로 전환할 필요가 있다. 이를 위해서는 정부의 성장전략도 산업별로 맞춤형 전략을 취하는게 바람직하다. 민간의 경쟁력이 높은 고부가가치 산업은 규제개혁 중심으로 행정 지원을 하는게 바람직하나 혁신의 경험이 미흡한 일부 서비스 및 소상공 관련 산업은 시장에 맡기기 보다는 보다 적극적이고 주도적인 정부의 역할이 필요하다. 또한 경기침체기와 경제위기에 노동시장의 불균형을 완화시키기 위해서는 매우 열악한 자동안정화 기능을 강화시키는 것이 필요하다. 국토 발전 전략은 형평성에 치중되었던 균형발전 전략에서 벗어나 비수도권에 새로운 수도권 수준의 초광역 경제권 건설을 목표로 하여 자원을 집중하는 전략을 추구하는 것이 바람직하다. 이를 통해 미래의 한국 경제는 제조업과 서비스업을 아우르며 전 국토에서 혁신이 이루어지는 '모두의 성장'을 달성할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.624-626
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• 2000

대칭형 멀티프로세서 시스템으로 구성된 클러스터의 메시지 전송 방법은 인트라노드인 프로세서 통신과 인터노드인 시스템 통신을 동시에 수행하므로, 노드들간의 통신 성능을 위한 메모리 버퍼의 사용과 버퍼 사이의 데이터 중복 복사가 인트라와 인터노드 사이의 통신 불균형을 가져온다. 푸쉬-풀 메시지의 버퍼 사용 기법을 제한하고 메시지 전송 수행단계를 수정하여 고속 네트웍을 위한 인터노드의 통신 불균형을 감소시켰고, 주소 전환과 전송-승인 신호 중첩 기법을 고속 네트웍에 적합하도록 변형하여 기존의 푸쉬-풀 메시지 기법과 비교, 분석하였다. 제안된 기법은 인터노드 사이의 통신 지연을 약 7~18% 감소시켰다.